LLM 通过计算句子中可能出现的下一个标记的概率来运行。其中一个挑战是概率计算和掩码计算是独立进行的。当应用约束时，这种分离可能会导致错误的响应，因为掩码计算可能无法准确反映概率计算得出的输出。
为了克服这一障碍，Vivien 建议在提示中明确限制条件。这种方法属于提示工程的概念，可提高 LLM 符合限制条件的可能性。
陷阱2：影响响应质量的限制
Vivien 发现的另一个陷阱是执行约束和保持响应质量之间的权衡。为影响 LLM 行为而制定的指令有时会降低响应质量。在这种情况下，Vivien 建议将任务分为两个阶段：首先生成没有约束的响应，然后作为后续步骤以预期格式构建响应。
这种两步方法将允许 LLM 专注于生成响应并对其进行格式化，从而降低因同时尝试执行这两项操作而损害响应质量的可能性。
陷阱三：过度约束限制了有用信息
虽然约束对于指导 LLM 生成准确且有意义的内容至关重要，但过于严格的约束可能 卡塔尔电话号码数据 会阻碍模型提供有用的信息。为了解决这个问题，Vivien 强调暂时关闭约束。这一步骤，再加上提示中的一点调整，将推动模型生成更丰富、更有见地的回答。
陷阱4：约束解码解决方案的局限性
并非所有结构化生成 AI 服务都是平等的。例如，每个 LLM 提供商在其服务中涵盖 JSON 模式规范的不同方面。如果某个模型不支持某个功能，则可能会导致不令人满意的结果。Vivien 强调了彻底检查 LLM 提供商或目标开源解决方案的文档的重要性。通过这样做，可以避免因模式覆盖范围的差距而可能出现的意外故障和不兼容性。
立即在 Dataiku 中执行！
Vivien 明确强调了结构化文本生成技术的重要性。好消息——您现在就可以在 Dataiku 中开始使用！Dataiku 提供对顶级 LLM 服务和自托管模型的无缝访问，以及函数调用、JSON 模式和即将推出的结构化输出等工具。无论是利用开源工具还是最新的 API，这些功能都可以让您将 LLM 潜力转化为可用于企业级应用程序的结构化、有影响力的内容。